자동화된 Amazon SageMaker Feature Store 활용법

자동화 및 배치를 통한 Amazon SageMaker Feature Store 활용

소개

Amazon SageMaker Feature Store는 머신러닝 모델을 위한 기능을 저장하고 관리하는 완전 관리형 저장소입니다. 최근 발표된 BatchWriteRecord와 ListRecords API는 데이터 기록과 검색에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 높은 처리량의 기능 파이프라인을 간소화하고 서비스 효율성을 극대화할 수 있습니다.

주요 내용

기존의 Feature Store API는 하나의 API 호출로 하나의 기능 그룹에 대한 하나의 레코드를 처리합니다. 이는 대규모 데이터 파이프라인에서 처리 한계를 초래할 수 있습니다. BatchWriteRecord API는 최대 25개의 레코드를 단일 API 호출로 쓰기가 가능하며, 부분 성공 시맨틱을 지원하여 효율성을 높입니다.

반면 ListRecords API는 기능 그룹 내에서 기록을 열거하여 효율적인 데이터 관리와 검색을 지원합니다. 이는 특히 인메모리 저장 계층에서 데이터 유실 방지에 기여하며, 모든 활성화된 비삭제 레코드를 반환하여 사용자가 필요한 데이터를 즉시 접근할 수 있도록 합니다.

사례 연구

새롭게 도입된 API를 활용하면, 보다 효율적인 데이터관리와 컴플라이언스 워크플로우를 설계할 수 있습니다. 예를 들어, BatchWriteRecord를 활용하면 데이터 파이프라인 내의 API 호출 수를 줄이고, ListRecords로 데이터 기록을 쉽게 열거하여 관리 효율을 높일 수 있습니다.

결론

BatchWriteRecord와 ListRecords API는 SageMaker Feature Store의 데이터 평면을 확장하여 대규모 또는 복잡한 파이프라인에서의 유연한 활용을 지원합니다. 이를 통해 조직은 기능 파이프라인의 자동화를 향상시키고, 실시간 데이터 관리 효율을 극대화할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/batch-write-and-discover-records-in-amazon-sagemaker-feature-store/